Progress in adaptive governance research and hotspot analysis: a global scientometric visualization analysis
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive governance has emerged as a prominent theoretical and methodological approach in environmental governance, recognized for its capacity to address evolving conditions and future uncertainties. Despite the extensive literature on adaptive governance since its inception in 2003, a comprehensive review of the literature spanning two decades remains to be conducted. This study addresses that gap by selecting 3274 articles from the Web of Science Core Collection and performing a global scientometric visualization analysis. Our analysis identifies the most productive institutions, authors, journals, publication trends, and research frontiers in adaptive governance research. The findings reveal that there has been a significant acceleration in global research on adaptive governance over the past two decades. Furthermore, the majority of contributions to the field of adaptive governance research have been made by scholars based in the United States, Australia, England, Canada, and the Netherlands. Additionally, existing studies in adaptive governance field focus mainly on subject categories of environmental studies, environmental sciences, and ecology. Finally, the concept of adaptive governance, environmental governance, social-ecological systems, climate change adaptation and social learning were identified as hot topics and emerging trends. This study provides researchers and practitioners with an extensive understanding of the salient research themes, trends, and patterns in global adaptive governance research in an intuitive manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,118 | 0,141 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».